我是靠谱客的博主 醉熏板凳，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Keras与tensorflow 使用基础Keras与tensorflow 版本对应关系 python 3.7 环境下以及怎么建立模型保存预测 归一化，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
Keras与tensorflow 版本对应关系 python 3.7 环境下以及怎么建立模型保存预测
归一化
def data_guiyihua(data):
scaler =MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))#指定参数的范围 进行归一化
data_guiyihua=np.array(data) # 不进行归一化
data_guiyihua_2 = data_guiyihua.reshape((data_guiyihua.shape[0], 1,data_guiyihua.shape[1]))
return data_guiyihua_2
#训练集
x_train = data_guiyihua(x_train)
print(x_train.shape)
# 验证集
x_test= data_guiyihua(x_test)
print(x_test.shape)
#测试集
ceshi= data_guiyihua(ceshi)
print(ceshi.shape)
最后
以上就是醉熏板凳为你收集整理的Keras与tensorflow 使用基础Keras与tensorflow 版本对应关系 python 3.7 环境下以及怎么建立模型保存预测 归一化的全部内容，希望文章能够帮你解决Keras与tensorflow 使用基础Keras与tensorflow 版本对应关系 python 3.7 环境下以及怎么建立模型保存预测 归一化所遇到的程序开发问题。
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